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<title>NoSql学习笔记 | dqv5.com</title>
  

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          NoSql学习笔记
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody"><p>摘要：NoSQL，泛指非关系型的数据库。NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”。</p>
<!-- more -->

<p>NoSQL，泛指非关系型的数据库。NoSQL(NoSQL &#x3D; Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”。</p>
<h2 id="1-关系型数据库的优点"><a href="#1-关系型数据库的优点" class="headerlink" title="1. 关系型数据库的优点"></a>1. 关系型数据库的优点</h2><p>容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解</p>
<p>使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便</p>
<p>易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率</p>
<h2 id="2-关系型数据库瓶颈"><a href="#2-关系型数据库瓶颈" class="headerlink" title="2. 关系型数据库瓶颈"></a>2. 关系型数据库瓶颈</h2><p>高并发读写需求: 网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I&#x2F;O是一个很大的瓶颈</p>
<p>海量数据的高效率读写: 网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的</p>
<p>高扩展性和可用性: 在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展 是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。</p>
<p>对网站来说，关系型数据库的很多特性不再需要了：</p>
<p>事务一致性: 关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销，而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高</p>
<p>读写实时性: 对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比如发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的</p>
<p>复杂SQL，特别是多表关联查询: 任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品阶级角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能极大的弱化了</p>
<p>在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们 必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样，即使不是每个元组都需要所有的字段， 但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。</p>
<h2 id="3-NoSQL"><a href="#3-NoSQL" class="headerlink" title="3. NoSQL"></a>3. NoSQL</h2><p>NoSQL一词首先是Carlo Strozzi在1998年提出来的，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的 区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，我们要的不是“no sql”，而是“no relational”，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。</p>
<p>2009年初，Johan Oskarsson举办了一场关于开源分布式数据库的讨论，Eric Evans在这次讨论中再次提出了NoSQL一词，用于指代那些非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。Eric Evans使用NoSQL这个词，并不是因为字面上的“没有SQL”的意思，他只是觉得很多经典的关系型数据库名字都叫“**SQL”,所以为了表示跟这些关系型数据库在定位上的截然不同，就是用了“NoSQL“一词。</p>
<p>注：数据库事务必须具备ACID特性，ACID是Atomic原子性，Consistency一致性，Isolation隔离性，Durability持久性。</p>
<p>非关系型数据库提出另一种理念，例如，以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这 样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要 像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供像SQL 所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数 据库显的更为合适。</p>
<h2 id="4-关系型数据库-V-S-非关系型数据库"><a href="#4-关系型数据库-V-S-非关系型数据库" class="headerlink" title="4. 关系型数据库  V.S.  非关系型数据库"></a>4. 关系型数据库  V.S.  非关系型数据库</h2><p>关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。</p>
<p>但是，在网页应用中，尤其是SNS应用中，一致性却不是显得那么重要，用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的，或者 说，两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的，因此，关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地，起码不是那么重要了。</p>
<p>相反地，关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太 快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。</p>
<p>关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。</p>
<p>于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。</p>
<p>必须强调的是，数据的持久存储，尤其是海量数据的持久存储，还是需要一种关系数据库这员老将。</p>
<blockquote>
<p>1.实质。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。<br>2.价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。<br>3.功能。实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。<br>链接：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.zhihu.com/question/24225007/answer/32091571">https://www.zhihu.com/question/24225007/answer/32091571</a></p>
</blockquote>
<blockquote>
<p>非关系型数据库的优势：</p>
<ol>
<li>性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。</li>
<li>可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。<br>关系型数据库的优势：</li>
<li>复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。</li>
<li>事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。<br>链接：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.zhihu.com/question/24225007/answer/81501685">https://www.zhihu.com/question/24225007/answer/81501685</a></li>
</ol>
</blockquote>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">项目</th>
<th align="center">关系型数据库</th>
<th align="center">非关系型数据库</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td align="center">功能</td>
<td align="center">多</td>
<td align="center">少</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">复杂查询</td>
<td align="center">强</td>
<td align="center">弱</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">事物</td>
<td align="center">有</td>
<td align="center">无</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">性能</td>
<td align="center">低</td>
<td align="center">高</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">价格</td>
<td align="center">收费</td>
<td align="center">免费</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：</p>
<ul>
<li>数据模型比较简单；</li>
<li>需要灵活性更强的IT系统；</li>
<li>对数据库性能要求较高；</li>
<li>不需要高度的数据一致性；</li>
<li>对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。</li>
</ul>
<h2 id="5-非关系型数据库分类"><a href="#5-非关系型数据库分类" class="headerlink" title="5. 非关系型数据库分类"></a>5. 非关系型数据库分类</h2><p><strong>- 键值(Key-Value)存储数据库</strong><br>    这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key&#x2F;value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key&#x2F;value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet&#x2F;Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.</p>
<p><strong>- 列存储数据库</strong><br>    这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.</p>
<p><strong>- 文档型数据库</strong><br>    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。</p>
<p><strong>- 图形(Graph)数据库</strong><br>    图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.</p>
<h6 id="参考资料："><a href="#参考资料：" class="headerlink" title="参考资料："></a>参考资料：</h6><p>1.百度百科：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/NoSQL">https://baike.baidu.com/item/NoSQL</a></p>

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